Survey Analysis to Assess the Effectiveness of the Bull Tough Helmet in Preventing Head Injuries in Bull Riders: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this pilot study was to assess the effectiveness of the Bull Tough helmet (Bull Tough, Seguin, TX) in preventing head injuries to bull riders. The hypothesis was that this helmet is effective in diminishing the incidence of head injuries in bull riders. DESIGN: This study was a retrospective study. METHODS: Surveys were mailed to 320 purchasers of the Bull Tough helmet. Participants were asked to recall the numbers of rides performed in 1999 while wearing the helmet and the number of rides performed in 1999 while not wearing the helmet. In addition, they were asked to provide the number and severity of head injuries suffered in 1999 both while wearing the helmet and while not wearing the helmet. SETTING: Participants responding to the survey were bull riders from the United States and Canada. PARTICIPANTS: Eighty-one riders responded to the survey. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: The primary outcome measurements were planned before data collection began and included the incidence of head injuries to bull riders both while wearing the helmet and while not wearing the helmet. RESULTS: While not wearing a helmet, the incidence of head injury was 1.54% per ride (11 head injuries/713 rides). While wearing the helmet, the incidence of head injury was 0.80% per ride (28 head injuries/3,518 rides). Using the X(2) test, the p value was 0.0570. CONCLUSIONS: This study supports the hypothesis that the Bull Tough helmet diminishes the incidence of head injury in bull riders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».